hadoop实战第二版及源码

《Hadoop实战第二版》是由陆嘉恒编著的一本深度解析Hadoop技术的专业书籍，其源码的提供为读者提供了亲自动手实践Hadoop的机会，增强了学习效果。Hadoop作为大数据处理领域的基石，它的核心在于分布式存储系统HDFS（Hadoop Distributed File System）和分布式计算框架MapReduce。这本书不仅涵盖了这两个核心组件，还深入讨论了Hadoop生态系统中的其他重要组件，如YARN、HBase、Hive、Pig等。 在HDFS部分，书中会讲解如何构建高可用的分布式文件系统，理解其数据复制机制，以及如何进行数据读写操作。HDFS的设计理念是容忍硬件故障，因此，它通过数据冗余和容错策略来保证数据的安全性。读者将学习到如何管理HDFS的命名节点（NameNode）和数据节点（DataNode），以及如何进行故障恢复和性能优化。 MapReduce是Hadoop处理大规模数据的核心计算模型，它将复杂的大规模计算任务分解为多个小任务并行处理。书中会详细介绍Map阶段和Reduce阶段的工作原理，以及如何编写MapReduce程序。同时，还会涉及JobTracker和TaskTracker的调度机制，以及如何使用YARN（Yet Another Resource Negotiator）来改进集群资源管理。 HBase是基于HDFS的分布式数据库，适用于实时查询和大规模数据存储。书中将介绍HBase的表结构设计、数据模型、数据读写操作，以及如何进行区域划分和负载均衡。此外，还会探讨ZooKeeper在HBase中的作用，它是如何保证服务的高可用性和一致性。 Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，允许使用SQL-like语言（HQL）对大量数据进行分析。书中将讲解Hive的架构、元数据管理、查询优化和表分区策略。通过Hive，非编程背景的用户也能轻松地进行大数据分析。 Pig是另一种数据分析工具，它提供了一种高级语言Pig Latin，简化了大规模数据处理的复杂性。读者将学习如何使用Pig Latin编写脚本，以及Pig与Hadoop的集成。 源码的提供使得读者能够更直观地了解Hadoop的实现细节，动手实践各种示例，有助于深化理解和掌握Hadoop技术。通过阅读源码，读者可以学习到如何编写Hadoop MapReduce程序，理解HDFS的内部工作流程，以及HBase和Hive的数据处理逻辑。 《Hadoop实战第二版》全面覆盖了Hadoop生态系统的各个重要组件，结合源码的学习，读者可以深入理解分布式计算和大数据处理的精髓，提升自己在大数据领域的专业技能。无论是初学者还是有经验的开发人员，都能从中受益匪浅。